package com.shujia.flink.core

import org.apache.flink.api.common.functions.{RichMapFunction, RuntimeContext}
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object Demo13ValueState {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    /**
     * 打开flink的checkpoint
     *
     */

    // 每 1000ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(5000)
    // 高级选项：
    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    //EXACTLY_ONCE： 唯一一次
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 允许两个连续的 checkpoint 错误
    env.getCheckpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(2)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    // 使用 externalized checkpoints，这样 checkpoint 在作业取消后仍就会被保留
    //RETAIN_ON_CANCELLATION: 当任务取消时保留checkpoint
    env.getCheckpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(
      ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)

    /**
     * 需要设置flink checkpoint保存状态的位置
     *
     */

    env.setStateBackend(new HashMapStateBackend())
    //将状态保存到hdfs中
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://master:9000/flink/checkpoint")


    val linesDS: DataStream[String] = env.socketTextStream("master", 8888)

    val wordsDS: DataStream[String] = linesDS.flatMap(_.split('<'))

    val keyByDS: KeyedStream[String, String] = wordsDS.keyBy(wrod => wrod)

    val countDS: DataStream[(String, Int)] = keyByDS.map(new RichMapFunction[String, (String, Int)]() {

      /**
       * ValueState: 单值状态，为每一个key再状态中保存一个值
       * 状态：是flink中特殊的变量，会被checkpoint保存到hdfs中，如果任务执行失败可以恢复之前的计算结果
       */
      var valueState: ValueState[Int] = _

      /**
       * open:再map之前执行，每一个task中只执行一次
       * flink的状态需要先再open中定义
       * 态需:用于保存之前结果的变量，和普通变量的区别，状态会被checkpoint持久化到到hdfs中
       *
       */
      override def open(parameters: Configuration): Unit = {
        //获取flink的上下文对象
        //getRuntimeContext: 是AbstractRichFunction中的一个方法
        val context: RuntimeContext = getRuntimeContext

        //创建状态的描述对象
        //状态描述对象：对状态中保存的数据做一个设置，指定保存数据的类型，初始值
        val valueStateDesc = new ValueStateDescriptor[Int]("count", classOf[Int])

        //通过状态的描述对象获取一个状态
        valueState = context.getState(valueStateDesc)
      }


      override def map(word: String): (String, Int) = {

        //1、获取状态中保存的数据
        var count: Int = valueState.value()

        //2、累加统计
        count += 1

        //3、更新状态
        valueState.update(count)
        //返回单词的数量
        (word, count)
      }
    })


    countDS.print()

    env.execute()

  }

}
